A/B Tests

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A/B-Tests für einen hohen ROI

Optimiere deinen Traffic und steigere deine Conversion Rate ohne zusätzliches Budget

Mit A/B Tests kannst du schnell und mit wenig Aufwand mehr aus deinem Business herausholen. Egal ob Website, E-Mails, Apps – jeder dieser Prozesse kann getestet werden, um herauszufinden, welche Version die besten Ergebnisse erzielt. A/B Tests sind die Basis, um Entscheidungen bezüglich Designänderungen, Inhaltsoptimierungen, Preisgestaltung, Marketingkampagnen und vielen anderen Aspekten zu unterstützen.

A/B-Testing: Das Grundprinzip

Beim A/B-Testing, auch Split-Test genannt, wird die Zielgruppe einer Website oder Anzeige in zwei Gruppen aufgeteilt (Gruppe A und Gruppe B). Beiden Gruppen werden unterschiedliche Ergebnisse des Testobjekts angezeigt, z.B. unterschiedliche Landingpages. Dabei werden die vorher definierten, gewünschten Ergebnisse und Reaktionen gemessen und miteinander verglichen. Bei keinen festgelegten Ergebnissen oder Reaktionen ergeben sich diese aus den tatsächlichen Ergebnissen. Bei einer Landingpage kann dies die Anmeldung sein oder aber auch ein Download.

Die Vor- und Nachteile von A/B-Tests

Du gewinnst einen subjektiven Vergleich, ohne dass dabei die eigene Sichtweise Einfluss nimmt und fokussierst dich dabei auf die Betrachtungsweise der Zielgruppe. Mithilfe von zahlreichen Testing-Tools (teilweise sogar kostenlos) kann dies auch ohne große technische Vorkenntnisse erfolgen. Somit ist für jeden möglich, einen Split-Test zu machen, um auf Basis dessen die notwendigen Maßnahmen zu definieren.

Das Testing macht allerdings nur Sinn, wenn man einzelne Elemente direkt miteinander vergleicht, und zwar immer nur eine Änderung bzw. Anpassung. Sobald mehrere Änderungen vorgenommen werden, wird die Auswertung und somit auch die Bewertung nicht mehr eindeutig. Die zweite Gefahr, die damit einhergeht, ist, dass Nutzer verwirrt werden oder sogar überfordert sind durch Änderungen, die zu viel sind oder immer wieder kurzfristig angepasst werden.

Vor- und Nachteile im Überblick
Vorteile:
Eindeutige Analyse möglich
  • Subjektiver Vergleich
  • Fokus auf das Interesse der Zielgruppe
  • Einfache Umsetzung
  • Direkte Umsetzung der Maßnahmen möglich

Nachteile:

  • Nur eine Hypothese pro Test
  • Schnell Verwirrung möglich
  • Aussagekraft bei kleinen Seiten schwieriger

Welche Elemente sollten auf der eigenen Website getestet werden?

Eine häufig gestellte Frage, die wir bei der Zusammenarbeit erhalten: „Was sollte bei der Website am besten getestet werden?“

Hier gibt es keine 08/15 Antwort mit der einen Lösung, um direkt die Tests durchzuführen und damit die Conversion Rate zu steigern. Viele starten mit den Farben, der Anordnung von Buttons, dem Menüaufbau oder den Texten. Jeder Fall ist individuell und auch auf das gewünschte Ergebnis und das Ziel abzustimmen.

Wir geben dir drei Denkanstöße für mögliche Elemente mit, die getestet werden können:

Titel und Überschrift
Mit der Anpassung von Titel und Überschriften kann getestet werden, wie ansprechend diese für die Nutzer sind. Neben der Form können auch Farbe oder Schriftart einen Unterschied machen.

Formulare: Teste den Wortlaut innerhalb des Formulars bzw. der Felder, das Ein- und Ausblenden von Feldern, die Platzierung der Felder, die Anordnung von Zeilen und Spalten, etc.

Seitenstruktur
Die Seitenstruktur ist wichtig, um die Nutzer zu führen. Hier kann mit diversen Formaten und Strukturen gearbeitet werden, z.B. Banner, feste Bilder, Videos, Karussells, etc.

Hier könnte auch unser Blogbeitrag zum folgenden Thema spannend sein: „User-Experience – deine Seite ein Erlebnis“

Algorithmen
Auch eine Website oder Kampagne bezieht sich immer auf einen Algorithmus, dabei ist das Ziel den Nutzer zum Kunden zu machen bzw. den Kaufwert zu erhöhen. Biete ähnliche Artikel an oder meistgesuchte Produkte. Schlage aktiv dem Kunden Produkte vor, bei der Wahrscheinlichkeit hoch ist, dass dieses Produkt von Interesse ist.


A/B-Testing Tipp und bewährte Praktiken für dich zusammengefasst:

  1. Stelle die Zuverlässigkeit der zu testenden Daten sicher
  2. Führe einen Prüftest vor dem Start durch
  3. Teste eine Variable
  4. Führe einen Test durch
  5. Passe ggf. die Varianten an das Volumen an
  6. Die Zuverlässigkeit-Rate von 95 % abwarten
  7. Messe mehrere Indikatoren
  8. Segmentiere deine Zielgruppe
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